package com.mxw.算法之美.a9二叉树;

import com.mxw.leetcode.C1二叉树.entity.TreeNode;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class 寻找最短路径 {

    /**

     给定一个二叉树，找出其最小深度。
     最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。
     说明：叶子节点是指没有子节点的节点。
     */

    class DFSSolution {
        // 记录最小深度（根节点到最近的叶子节点的距离）
        private int minDepth = Integer.MAX_VALUE;
        // 记录当前遍历到的节点深度
        private int currentDepth = 0;

        public int minDepth(TreeNode root) {
            if (root == null) {
                return 0;
            }
            // 从根节点开始 DFS 遍历
            traverse(root);
            return minDepth;
        }

        private void traverse(TreeNode root) {
            if (root == null) {
                return;
            }

            // 前序位置进入节点时增加当前深度
            currentDepth++;

            // 如果当前节点是叶子节点，更新最小深度
            if (root.left == null && root.right == null) {
                minDepth = Math.min(minDepth, currentDepth);
            }

            traverse(root.left);
            traverse(root.right);

            // 后序位置离开节点时减少当前深度
            currentDepth--;
        }
    }

    // BFS 算法并没有遍历整棵树就找到了最小深度。 DFS 算法在寻找所有路径的问题中更常用，而 BFS 算法在寻找最短路径的问题中更常用。
    class BFSSolution {
        public int minDepth(TreeNode root) {
            if (root == null) return 0;
            Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
            q.offer(root);
            // root 本身就是一层，depth 初始化为 1
            int depth = 1;

            while (!q.isEmpty()) {
                int sz = q.size();
                // 遍历当前层的节点
                for (int i = 0; i < sz; i++) {
                    TreeNode cur = q.poll();
                    // 判断是否到达叶子结点
                    if (cur.left == null && cur.right == null)
                        return depth;
                    // 将下一层节点加入队列
                    if (cur.left != null)
                        q.offer(cur.left);
                    if (cur.right != null)
                        q.offer(cur.right);
                }
                // 这里增加步数
                depth++;
            }
            return depth;
        }
    }
}
